[论文解读] AI as Extraherics: Fostering Higher-order Thinking Skills in Human-AI Interaction

Koji Yatani, Zefan Sramek+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 13, 2024

Online Learning and Analytics被引用 9

一句话总结

本文介绍 extraheric AI，一种人机交互框架，通过提问、提供视角和互动来培养用户的高阶思维（创造力、批判性思维、问题解决能力），而非直接给出答案，并在基于认知负荷理论和 Bloom’s taxonomy 的基础上勾画互动策略与评估方法。

ABSTRACT

As artificial intelligence (AI) technologies, including generative AI, continue to evolve, concerns have arisen about over-reliance on AI, which may lead to human deskilling and diminished cognitive engagement. Over-reliance on AI can also lead users to accept information given by AI without performing critical examinations, causing negative consequences, such as misleading users with hallucinated contents. This paper introduces extraheric AI, a human-AI interaction conceptual framework that fosters users' higher-order thinking skills, such as creativity, critical thinking, and problem-solving, during task completion. Unlike existing human-AI interaction designs, which replace or augment human cognition, extraheric AI fosters cognitive engagement by posing questions or providing alternative perspectives to users, rather than direct answers. We discuss interaction strategies, evaluation methods aligned with cognitive load theory and Bloom's taxonomy, and future research directions to ensure that human cognitive skills remain a crucial element in AI-integrated environments, promoting a balanced partnership between humans and AI.

研究动机与目标

• 将 extraheric AI 定义为在任务完成过程中提取用户高阶思维的框架。
• 将 extraheric AI 与 HCI 设计中的 orthotics、prosthetics 和 exoskeletons 区分开来。
• 基于 CHI 文献，识别能够激发高阶思维的互动策略。
• 提出与认知负荷理论与 Bloom’s taxonomy 相一致的评估方法，以评估对用户的影响。
• 概述 extraheric AI 的设计考虑因素与未来研究方向。

提出的方法

• 基于文献的概念性定义 extraheric AI，并使用认知负荷理论对其与现有 HCI 设计进行对比。
• 对 CHI 2023–2024 论文进行广泛文献综述，以推导出八种互动策略。
• 将策略分类（如 Suggesting、Explaining、Nudging、Debating、Questioning、Scaffolding、Simulating、Demonstrating），并给出应用领域示例。
• 综合评价方法，涵盖相关认知负荷、高阶思维及相关构念（自主感、自我效能、动机）。
• 使评估与 Bloom’s taxonomy 对齐，以评估高阶思维结果。

实验结果

研究问题

• RQ1 什么是 extraheric AI，它如何在促进高阶思维方面与现有的 AI 交互设计不同？
• RQ2 哪些互动策略能够使 extraheric AI 在面向任务的活动中培养创造力、批判性思维和问题解决能力？
• RQ3 如何通过 germane cognitive load 与 Bloom’s taxonomy 指导对 extraheric AI 对用户影响的评估？
• RQ4 需要哪些设计考虑因素和未来方向以将 extraheric AI 融入到不同领域？

主要发现

• Extraheric AI 是一种独特的方法，其目标是通过刺激高阶思维来增加相关认知负荷，而不是取代或卸载认知。
• 从 CHI 2023–2024 文献中识别出八种互动策略：Suggesting & Recommending、Explaining、Nudging、Debating & Discussing、Questioning、Scaffolding、Simulating、和 Demonstrating。
• 每种策略均附带领域示例（如新闻阅读、软件开发、教育、个人信息管理）。
• 评估方法包括对相关认知负荷的度量（通过修订版 NASA-TLX）、跨 Bloom’s levels 的认知活动、自主感、自我效能、任务动机，以及对功过归因。
• 该框架强调定性与混合方法评估，以捕捉在情境依赖任务中的用户体验与认知效应。